CN106240565A - 碰撞减轻和躲避 - Google Patents

Abstract

识别主车辆和目标车辆的相交。收集关于目标车辆的数据。产生周围环境的三维地图。至少部分地基于地图确定驾驶员意图可能性。至少部分地基于驾驶员意图可能性确定威胁估算。至少部分地基于威胁估算激活多个安全系统中的至少一个。

Description

碰撞减轻和躲避

技术领域

本发明涉及车辆的碰撞减轻和回避。更具体地，涉及一种用于车辆的碰撞减轻和回避的系统和方法。

背景技术

在相交处常常发生车辆碰撞。碰撞减轻可能实施起来很难并且很昂贵。当前的系统通常不能很好地使用各种类型的数据，或根本不能使用各种类型的数据。进一步地，当前的碰撞减轻系统缺少关于选择性地使用各种数据的能力。

发明内容

根据本发明，提供一种系统，包含：

具有处理器和存储器的计算机，存储器存储由计算机可执行的指令以：

识别目标物体；

识别主车辆和目标车辆的潜在相交；

识别一个或多个数据收集器以提供数据用于分析相交；

从数据收集器收集与主车辆和目标车辆相关的数据；

至少部分地基于收集到的数据来产生周围环境的三维笛卡尔坐标地图；以及

至少部分地基于通过分析地图获取的威胁估算来激活多个车辆安全系统中的至少一个。

根据本发明的一个实施例，数据包括目标车辆的速度和加速度。

根据本发明的一个实施例，速度包括横向速度和纵向速度中的至少一个，并且加速度包括横向加速度和纵向加速度中的至少一个。

根据本发明的一个实施例，至少一个车辆安全系统至少部分地基于横向速度、纵向速度、横向加速度、和纵向加速度被选择性地激活。

根据本发明的一个实施例，数据通过多个数据收集器被收集，多个数据收集器包括雷达、激光雷达、CMOS、CCD、和超声波收集器中的至少一个。

根据本发明的一个实施例，车辆安全系统包括制动辅助系统、报警系统、转向辅助系统、扭矩辅助系统、被动安全系统、和照明灯系统中的至少一个。

根据本发明的一个实施例，报警系统至少部分地基于威胁估算来产生警报。

根据本发明的一个实施例，制动辅助系统至少部分地基于威胁估算来调节制动灵敏度。

根据本发明的一个实施例，转向辅助系统至少部分地基于威胁估算来调节方向盘灵敏度。

根据本发明的一个实施例，扭矩辅助系统至少部分地基于威胁估算来调节加速度灵敏度。

根据本发明的一个实施例，照明灯系统至少部分地基于威胁估算来调节远光灯激活、照明灯对准、和照明灯测光模式中的至少一个。

根据本发明的一个实施例，数据通过多个数据收集器被收集，多个数据收集器包括配置为从主车辆的右侧、主车辆的左侧、主车辆的前面、和朝向主车辆的后面收集数据的数据收集器。

根据本发明的一个实施例，指令进一步包括将地图结合到数字道路网地图中的指令。

根据本发明的一个实施例，数字道路网地图提供X-Y-Z笛卡尔道路网坐标地图。

根据本发明的一个实施例，指令进一步包括使用地图确定目标车辆驾驶员意图可能性和主车辆驾驶员意图可能性以及至少部分地基于目标车辆驾驶员意图可能性来产生威胁估算的指令，目标车辆驾驶员意图可能性是目标车辆的可能的轨迹的量度，主车辆驾驶员意图可能性是主车辆的可能的轨迹的量度，威胁估算是主车辆和目标车辆之间的碰撞可能性的量度。

根据本发明，提供一种方法，包含：

识别目标车辆；

识别主车辆和目标车辆的车辆路径相交；

确定在车辆路径相交期间使用的数据收集器的数量；

从数据收集器中收集与主车辆和目标车辆相关的数据；

融合来自于数据收集器的数据；

至少部分地基于数据来产生周围环境的三维地图；

使用地图确定目标车辆驾驶员意图可能性和主车辆驾驶员意图可能性，目标车辆驾驶员意图可能性是目标车辆的可能的轨迹的量度，主车辆驾驶员意图可能性是主车辆的可能的轨迹的量度；

至少部分地基于目标车辆驾驶员意图可能性来产生威胁估算，威胁估算是主车辆和目标车辆之间的碰撞可能性的量度；以及

至少部分地基于威胁估算来激活多个车辆安全系统中的至少一个。

根据本发明的一个实施例，数据包括目标车辆的速度和加速度。

根据本发明的一个实施例，速度包括横向速度和纵向速度中的至少一个，并且加速度包括横向加速度和纵向加速度中的至少一个

根据本发明的一个实施例，至少部分地基于横向速度、纵向速度、横向加速度、和纵向加速度选择性地激活至少一个车辆安全系统。

根据本发明的一个实施例，通过多个数据收集器收集数据，多个数据收集器包括雷达、激光雷达、CMOS、CCD、和超声波收集器。

根据本发明的一个实施例，车辆安全系统包括制动辅助系统、报警系统、转向辅助系统、扭矩辅助系统、被动安全系统、和照明灯系统中的至少一个。

根据本发明的一个实施例，报警系统至少部分地基于威胁估算来产生警报。

根据本发明的一个实施例，制动辅助系统至少部分地基于威胁估算来调节制动灵敏度。

根据本发明的一个实施例，转向辅助系统至少部分地基于威胁估算来调节方向盘灵敏度。

根据本发明的一个实施例，扭矩辅助系统至少部分地基于威胁估算来调节加速度灵敏度。

根据本发明的一个实施例，照明灯系统至少部分地基于威胁估算来调节远光灯激活、照明灯对准、和照明灯测光模式中的至少一个。

根据本发明的一个实施例，通过多个数据收集器收集数据，多个数据收集器包括配置为从主车辆的右侧、主车辆的左侧、主车辆的前面、和朝向主车辆的后面收集数据的数据收集器。

根据本发明的一个实施例，进一步包含将地图结合到数字道路网地图中的指令。

根据本发明的一个实施例，数字路网地图提供X-Y-Z笛卡尔道路网坐标地图。

根据本发明的一个实施例，进一步包含使用地图确定目标车辆驾驶员意图可能性和主车辆驾驶员意图可能性，以及至少部分地基于目标车辆驾驶员意图可能性来产生威胁估算，目标车辆驾驶员意图可能性是目标车辆的可能的轨迹的量度，主车辆驾驶员意图可能性是主车辆的可能的轨迹的量度，威胁估算是主车辆和目标车辆之间的碰撞可能性的量度。

附图说明

图1是碰撞减轻系统的系统图；

图2举例说明了图1的系统的工序流程；

图3举例说明了图1的系统的另一工序流程。

具体实施方式

图1举例说明了用于相交检测和碰撞减轻的系统100。除非在本说明书中另有说明，“相交”被定义为两个或更多个车辆的当前或潜在的将来的轨迹交叉的位置。因此，相交可以是在两个或更多个车辆可能碰撞的表面上的任何位置，例如，道路、车道、停车场、公共道路的入口、行驶路径等。因此，相交是通过识别两个或更多个车辆可能碰面——即，碰撞——的位置来确定的。这样的确定不但使用主车辆101还使用邻近的其它车辆和/或其它对象的潜在的将来的轨迹。如下面更详细的描述，使用选择的，或“确定比例的”一组数据收集器110，将来的轨迹可以被确定用于包含主车辆101和/或目标车辆的一个或多个交通情况，例如，在该交通情况中目标车辆正在转弯的位置，目标车辆正在接近主车辆101的位置，等等。

系统100包括车辆101，车辆101相应地包括多个数据收集器105和计算装置110。车辆101可以进一步包括多个车辆安全系统112，例如，制动辅助系统115、报警系统120、转向辅助系统125、扭矩辅助系统130、被动安全系统135、和照明灯系统140。车辆101可以进一步包括数据存储器145。

系统100包括具有数据存储器175的网络170和具有数据存储器185的远程站点180。网络170可以被用于在车辆计算装置110和远程站点180之间或在多个车辆101之间的通信。远程站点180可以包括社交媒体站点、提供导航信息、非正式环境的站点，等等。

计算装置110包括处理器和存储器，该存储器包括一个或多个形式的计算机可读介质，例如，已知的易失性和/或非易失性存储器，存储器存储处理器可执行的、用于执行包括在此公开的各种操作的指令。进一步地，计算装置110可以包括一个以上的计算装置，例如，控制器等，其包括在车辆101中用于监测和/或控制各种车辆部件，例如，发动机控制单元(ECU)、变速器控制单元(TCU)等。计算装置110大体上配置用于在车载网络和/或通信总线上通信，例如，控制器局域网(CAN)总线等。计算装置110也可以具有与车载诊断连接器(OBD-II)的连接。通过CAN总线、OBD-II、和/或其它有线或无线机制，计算机105可以传送消息至车辆中的各种装置和/或从各种装置接收消息，各种装置是例如，控制器、致动器、传感器等，包括数据收集器105。可选择地或附加地，在计算机105实际包含多个装置的情况中，CAN总线等可以被用于在本发明中表示为计算装置110的装置之间的通信。

此外，计算装置110可以配置用于与网络170通信，网络170如下所述的，可以包括各种有线和/或无线网络技术，例如，蜂窝、蓝牙、有线和/或无线包交换网络等。进一步地，计算装置110大体上包括用于接收例如来自一个或多个数据收集器105和/或人机界面(HMI)——例如，交互式话音响应(IVR)系统，包括触摸屏等的图形用户界面，等等——的数据的指令。

使用在计算装置110中接收到的例如来自数据收集器105、作为存储的参数的数据、服务器等的数据，计算装置110可以控制各种车辆101部件和/或操作。例如，计算装置110可以被用于调节车辆101速度、加速度、减速度、转向，等等。

数据收集器105可以包括在车辆101前面的前部数据收集器150、在车辆101后面的后部数据收集器155、车辆101左侧的左侧收集器160、和车辆101右侧的右侧收集器165。数据收集器105可以包括雷达、激光雷达、互补金属氧化物半导体(CMOS)/电荷耦合器件(CCD)摄像机、车对车通信(包括但不限于专用短程通信和蜂窝通信)、全球定位系统(GPS)、和超声波中的任何或全部。

数据收集器105可以包括各种装置。例如，车辆中的各种收集器可以操作为数据收集器105以通过CAN总线提供数据，例如，与车辆速度、加速度等相关的数据。进一步地，传感器或诸如此类、全球定位系统(GPS)设备等可以包括在车辆中并配置为数据收集器105以直接提供数据至计算装置110，例如，通过有线或无线连接。数据收集器105也可以包括传感器等用于检测车辆101外部的条件，例如，中程和远程传感器。例如，传感器数据收集器105可以包括例如，雷达、激光雷达、声呐、摄像机或其它图像捕捉装置这样的机构，其可以部署为测量车辆101和其它车辆或对象之间的距离，以检测其它车辆或对象，和/或以检测路况，例如，弯道、凹坑、凹陷、凸起、坡度的变化等。此外，数据收集器105可以包括车辆101内部的传感器，例如，加速度计、温度传感器、运动检测器等，以检测车辆101的运动或其它条件。

计算装置110的存储器大体上存储收集到的数据。收集到的数据可以包括在车辆101中从数据收集器105收集到的各种数据。收集到的数据的示例在以上提供，并且，此外，数据可以额外地包括在计算装置110中的从其计算出的数据。通常，收集到的数据可以包括任何数据，该任何数据可以由数据收集器105收集和/或从这样的数据计算。因此，收集到的数据可以包括与车辆101操作和/或性能有关的各种数据，以及尤其与车辆101的运动有关的数据。例如，收集到的数据可以包括与车辆101速度、加速度、纵向运动、横向运动、俯仰、横摆、侧倾、制动等相关的数据。

计算装置110的存储器可以进一步存储一个或多个参数。参数大体上控制收集到的数据的使用。例如，参数可以提供阈值，收集到的数据可以与计算出的阈值进行比较以确定是否应该对部件进行调节。类似地，参数可以提供阈值，在阈值以下，一项收集到的数据，例如，来自于加速度计的数据，应该被忽略。

车辆101的部件可以包括车辆101的各种一个或多个元件。例如，如上所述的，部件可以是荧光屏、座椅、气候控制系统、车辆101的内后视镜或外后视镜，等等。

系统100可以是根据被包含的数据收集器105的数量可选择性地扩展的。具体地，系统100可以包括和选择性地激活和/或接收和/或使用来自于以下示例性数据收集器105的一个、多个、或全部的数据：

·前视雷达(长、中、和短程)

·前/侧视扫描激光雷达

·前视CMOS(互补金属氧化物半导体)/CCD(电荷耦合装置)摄像机(单眼的或立体声的，有和没有主动照明远红外(FIR)能力)

·前视超声波(长、中、和短程)

·前右/左侧雷达(长、中、和短程)

·前右/左侧超声波(长、中、和短程)

·安装在车辆中间的侧视CMOS/CCD摄像机

·后右/左侧雷达(长、中、和短程)

·后右/左侧超声波(长、中、和短程)

·后视雷达(长、中、和短程)

·后侧视扫描激光雷达

·后视超声波传感器(长、中、和短程)

·后视CMOS/CCD摄像机(有和没有自动照明FIR能力)

·车对车通信，例如，DSRC(专用短程通信)、蜂窝通信等等

·全球定位系统

·基于GPS位置的道路/环境的电子地图

计算机110可以被编程以可扩展地接收和融合(或集成)从包括在车辆101中的各种数据收集器105的多个或全部收集到的数据。如在这里所使用的，收集到的数据的“可扩展地”使用或融合意味着计算机105被编程为部分地通过识别针对碰撞是即将到来还是可能的这样的特别确定的特定数据收集器105来执行碰撞检测。系统100是“可扩展的”进一步意味着数据收集器105，以及因此从其收集到的数据，可以被添加至一组数据收集器105和/或从一组数据收集器105移除，这组数据收集器105被用于是否检测到碰撞(等等)的第一确定至第二确定。计算机110被大体上编程为做出扩展的决定，即，确定系统100中的哪一个数据收集器将被用作将要在是否可能碰撞的特定确定中使用的收集到的数据的来源。

例如，当目标车辆沿弧形转弯进入主车辆的前进轨迹中时，前部雷达、摄像机、和激光雷达传感器可以检测转弯交叉路径(Turn Across Path)情况。然而，针对横穿路径(Crossing Path)情况，除了前部雷达、摄像机、和激光雷达还需要侧雷达和激光雷达。因此，根据计算机110是否检测到转弯交叉路径或横穿路径，选择数据收集器105可以被激活。

在另一示例中，前视安装的摄像机的大视野可以支持针对转弯交叉路径、横穿路径、和制动以通过(Brake-to-Pass)情况的车辆长度估算。前置雷达和/或激光雷达也可以被这样使用。制动以通过情况是当主车辆加速或减速以躲避目标车辆的时候。车对车通信能够实现堵塞的感测视野，例如，当第二目标车辆在目标车辆前面、在主车辆视野外时。电子地平线和GPS可以提供大量的基础设施用于绘图，例如，停止线、相交类型、车道类型、路径等等。车辆与基础设施的通信能够实现信号通知、逐步执行、以及定时感测交通信号，包括一段时间的红色尾灯。摄像机也可以看到交通信号的信号状态，例如，当它是绿、黄、或红时。

计算机110大体上被进一步编程为使用从数据收集器105收集到的数据，例如，包括车辆101周围环境的数据、通过CAN总线可用的关于车辆101速度、转向角、加速度等的数据，以产生三维数字道路网地图，提供全X-Y-Z笛卡尔道路网坐标系统。该三维地图提供优于传统的极坐标追踪和目标选择系统的显著的优点。例如，使用X-Y-Z笛卡尔坐标，系统100可以确定在车辆路径相交期间的车辆的横向速度和加速度。

返回至图1，网络170代表一个或多个机制，通过该机制，计算装置110可以与网络数据存储器175和/或具有数据存储器185的远程站点180通信。因此，网络170可以是各种有线或无线通信机制中的一个或多个，包括有线(例如，电缆和光纤)和/或无线(例如，蜂窝、无线、卫星、微波、和射频)通信机制的任何所需组合和任何所需网络拓扑结构(或当使用多个通信机制时的拓扑结构)。示例性通信网络包括无线通信网络(例如，使用蓝牙、电气与电子工程师协会(IEEE)802.11等)、局域网(LAN)和/或包括因特网的广域网，提供数据通信服务。

图2举例说明了用于检测潜在碰撞和减轻该碰撞的程序200。程序200在框205中开始，在其中，计算装置110对收集到的数据确定比例，即，将可用的数据收集器105的一些或全部识别为用于收集用于检测潜在相交的数据，例如，关于该程序200所描述的。例如，计算装置110可以选择使用左侧收集器160而不是右侧收集器165，或者可以选择使用特定类型的收集器105，例如，在晚上或在强降水期间摄像机收集器105可能不能使用，但是其它收集器105可以使用时。通常，选择的数据收集器105可以根据各种因素而变化，例如，目标车辆轨迹、主车辆轨迹、周围环境等。具体地，雷达和激光雷达可以相互协调使用用于纵向轨迹支持。激光雷达和摄像机可以被用于估算从纵向至横向移动的转变，例如，当转弯时，因为摄像机和激光雷达可以检测可能在相交改变形状的目标车辆的平面。

接下来，在框210中，计算机105使用来自于在框205中选择的一个或多个数据收集器105的数据以识别目标物体或多个物体，例如，目标车辆、道路上的目标导轨、以及道路中的障碍等。例如，各种数据收集器110可以用于确定目标物体，例如，另一车辆，在例如主车辆101的预定距离内，例如，十米、二十米等。进一步地，数据收集器105可以提供表明目标车辆正接近主车辆101、可能会改变它的路线、加速、减速等的数据。基于这样的数据，计算机110可以做出物体可能与主车辆101相交的初步确定。

接下来，在框215中，计算装置110确定在主车辆和在框210中识别到的目标车辆之间是否存在潜在的相交。如果否，或者如果在框210中未识别到目标车辆，则程序200继续进行至框220。如果识别到潜在的相交，那么程序200继续进行至框225。潜在相交的识别可以根据从一个或多个传感器数据收集器105收集到的数据以各种方式执行。例如，可以使用目标车辆的在某个阈值以上的接近速度、在阈值以上的加速度或减速度、转向比等。此外，识别可以考虑感测或自数据收集器105最后收集数据以来所消耗的时间量。

接下来，在框220中，计算装置110确定是否继续程序200。例如，如果车辆101停止、关闭、或驻车，则可以结束程序200。如果程序200继续，则程序200继续进行至框205。如果否，则程序200结束。

接下来，在框225中，计算装置110融合或集成从在框205中选择的数据收集器105收集到的数据。收集到的数据的这样的融合、或集成提供主车辆101状态关于目标车辆和/或其它潜在目标车辆的态势感知。

接下来，在框230中，计算装置110基于从数据收集器105融合的数据来产生数字道路网地图。在示例性实施方式中的数字道路网地图是车辆101周围的环境的三维X-Y-Z笛卡尔地图，例如，在以车辆的中心为中心的正方形或长方形中，距离中心预先确定的距离，例如，二十米、五十米等。与传统的极坐标追踪和目标选择系统相比，X-Y-Z笛卡尔坐标道路网地图有利地允许更精确的横向目标追踪和选择。地图通过使用从数据收集器105融合的数据产生以识别一个以上的目标物体关于车辆101的位置、形状、运动等，以及信息，例如，从远程站点接收到的存储在计算机101的存储器中的地图或导航信息等。此外，但也不是必然，导航系统等可以被用于产生视界(event horizon)，如已知的，以提供针对数字地图的数据。根据在框220的数据融合中使用的数据收集器105的数量和/或质量，数字道路网地图可以具有主车辆周围的交通和环境的部分视野或全视野。也就是说，充分可靠性的数据只可以用于部分视图。

接下来，在框235中，计算装置110确定主车辆101和目标物体——例如，车辆——的状态。车辆状态典型地包括一个或多个速度测量值，包括横向速度和纵向速度，以及加速度，包括横向加速度和纵向加速度。计算装置110可以使用数字道路网地图以确定主车辆和目标车辆关于地图上的坐标的横向速度和横向加速度。

接下来，在框240中，计算装置110大体上通过使用融合的数据和来自于驾驶员控制的车辆信号来确定目标车辆和主车辆的驾驶员意图可能性。驾驶员意图可能性是车辆——例如，主车辆101——的驾驶员将遵循特定轨迹、或将改变轨迹的可能性。例如，转向角、节气门状态、制动等可以全部被用于估算驾驶员将遵循当前计划的轨迹、或将改变轨迹的可能性。也可使用外部因素，例如，路况、天气、道路或行驶表面(例如，停车场)的类型等。驾驶员意图可能性可以表现为百分比，即，车辆——例如，主车辆101——将继续当前轨迹的可能性。进一步地，计算装置110可以在不间断的基础上追踪并估算主车辆和目标车辆的驾驶员意图可能性。

接下面，在框245中，计算装置110确定即将发生的碰撞的威胁估算。威胁估算是基于来自于数据收集器105的融合的数据、车辆状态、主驾驶员意图可能性、和/或目标驾驶员意图可能性对目标车辆是否将与主车辆101相交或碰撞的预测。而且，威胁估算可以包括特定位置估算。例如，目标车辆可能首先与车辆101的左侧碰撞，以及威胁估算可以包括针对车辆101的左侧的估算。威胁估算也可以包含当前道路的交通流量和车道配置。威胁估算可以因此应对多种交通情况和潜在的相交。情况的级别可以与传感器负载和数据融合的量和复杂性成比例，以及与目标车辆驾驶员意图可能性成比例。

计算装置110可以计算主车辆和目标车辆的转向威胁数(STN)、制动威胁数(BTN)和加速度威胁数(ATN)。BTN是车辆的纵向加速度的量度，并且可以通过来自于数据收集器105的数据来确定。STN是车辆的横向加速度的量度。ATN是节气门变化的量度。计算装置可使用STN、BTN、和/或ATN以确定主车辆和目标车辆的轨迹并因此产生威胁估算。

计算装置110也可以包含在基础设施水平的相交的道路上的交通流量和车道配置，或两个或更多车辆已经估算轨迹横穿点的道路上的点，例如，商业、车道等的入口，并且可以在更大的车辆路径相交的态势感知的情况下调节传感器负载和数据融合。计算装置110可以进一步包含道路交通规则以确定主和目标驾驶员意图可能性和威胁估算。将交通规则和驾驶员意图可能性、以及在环境中感测到的其它车辆轨迹和融合有感测到的数据的潜在地图数据结合以提供道路水平融合，系统100可以基于不同的常见的相交交通行为使用不同的威胁评估技术。

接下来，在框250中，计算装置110可以基于威胁估算来实施对策，例如，安全系统112，如以下关于图4更全面的描述。

接下来，在框255中，计算装置110确定主车辆和目标车辆是否保持在相交路径上。该确定可以基于威胁估算，例如，如果威胁估算在某个阈值以下，则车辆路径相交可以结束。如果主车辆不再在车辆路径相交中，则程序200结束。

图3示出了用于执行框250的对策的程序300。程序300在框305中开始，其中，计算装置110接收在图2的框245中确定的威胁估算。

接下来，在框310中，数据收集器105确定主车辆101横向和纵向加速度。主车辆加速度，连同目标车辆威胁估算，可以进一步预测即将发生的碰撞和减轻对策。

接下来，在框315中，基于威胁估算，计算装置110激活报警系统对策。计算装置110可以使用报警系统120以传输警报至主车辆的驾驶员。警报可以是音频的、视觉的、和/或触觉的任何或全部。如果威胁估算将因此增加，则报警系统对策可能被抑制。

接下来，在框320中，基于威胁估算和主车辆加速度，计算装置110激活转向对策。具体地，计算装置110可以推荐主车辆的驾驶员使用转向辅助系统125以躲避目标车辆。可选择地，计算装置110可以自动激活转向辅助系统125。转向辅助系统对策可以包括转向辅助控制支持、给定主方向盘输入的更小或更大的转向灵敏度、在各种预碰撞时间以各种横向加速度水平的自动转向、和/或转向灵敏度变化的水平的抑制。特别地，威胁估算可以基于主车辆的动作动态地调节，并且转向辅助系统可调节转向辅助对策以主动减少威胁估算。

接下来，在框325中，计算装置110激活发动机扭矩辅助对策。具体地，计算装置110可以自动激活扭矩辅助系统130。发动机扭矩辅助对策可以包括在各种预碰撞时间的给定主油门踏板的更大或减少的纵向加速度灵敏度、和/或发动机扭矩变化的抑制，发动机扭矩变化将导致威胁估算的增加，例如，主车辆导致碰撞条件从正面碰撞改变为侧面碰撞。

接下来，在框330中，计算装置110激活被动安全系统对策。具体地，计算装置110可以自动激活被动安全系统135，其包括多个安全气囊、垫、和/或安全带预紧器。计算装置110可以基于驾驶员意图可能性选择性地展开被动安全系统135的部分或全部。被动安全系统对策包括安全带自动预紧、主动头枕展开、座位导轨纵向位置、座垫展开、和/或车窗关闭。如果威胁估算将因此增加，则可能抑制被动安全系统对策。

接下来，在框335中，计算装置110激活照明灯系统对策。计算装置110可以根据驾驶员意图可能性自动激活照明灯系统140。照明灯系统对策包括自动远光灯调节、照明灯对准、和/或照明灯测光模式改变。如果威胁估算将因此增加，则可能抑制照明灯系统对策。

计算装置110大体上每个都包括由一个或多个计算装置可执行指令，例如那些上面确认的，并且用于执行上面描述的程序的框或步骤。计算机可执行指令可以由利用各种程序语言和/或技术创建的计算机程序编译或解释，包括，但不限于，单独或者组合的Java^TM、C、C++、Visual Basic、Java Script,Perl、HTML等。通常，处理器(例如，微处理器)例如从存储器、计算机可读介质等接收指令，并且执行这些指令，从而执行一个或多个程序，包括这里所描述的一个或多个程序。这种指令和其它的数据利用各种计算机可读介质可被存储和传输。计算装置110中的文件通常是存储在计算机可读介质——例如，存储介质、随机存取存储器等——上的数据的集合。

计算机可读介质包括任何介质，其参与提供计算机可读的数据(例如，指令)。这种介质可采取多种形式，包括，但不限于，非易失性介质、易失性介质等。非易失性介质可包括，例如，光盘或磁盘以及其它的永久存储器。易失性介质可包括，例如，动态随机存取存储器(DRAM)，其典型地构成主存储器。计算机可读介质的一般形式包括，例如，软盘、柔性盘、硬盘、磁带、任何其它的磁介质，只读光盘驱动器(CD-ROM)、数字化视频光盘(DVD)、任何其它的光学介质，穿孔卡片、纸带、任何其它的具有孔式样的物理介质，随机存取存储器(RAM)、可编程序只读存储器(PROM)、电可编程序只读存储器(EPROM)、闪存电可擦可编程序只读存储器(FLASH-EEPROM)、任何其它的存储器芯片或盒式磁盘，或任何其它的计算机可读的介质。

关于这里描述的介质、程序、系统、方法等，应该理解的是，虽然这些程序的步骤等已经被描述为按照某个有序序列发生，但是可以在以与此处所述顺序不同的顺序执行所描述的步骤的情况下实施这些程序。应该进一步理解的是，某些步骤能够同时执行，能够加入其它步骤，或者能够省略这里所描述的某些步骤。也就是说，在这里的系统和/或程序的说明旨在提供用于说明某些实施例的目的，不应以任何方式被解释为限制本发明的主题。

如在此使用的，副词“大体上”意味着形状、结构、测量值、质量、时间等可偏离精确描述的几何学、距离、测量值、质量、时间等，因为材料、机械加工、制造等中的不完美。

附图中，相同的附图标记表示相同的元件。进一步地，这些元件的一些或全部可改变。关于在此描述的部件、程序、系统、方法等，应该理解的是，它们被提供用于举例说明某些实施例的目的，并且不应被解释为限制要求保护的本发明。

因此，应该理解的是，上述说明书旨在说明性的而非限制性的。不同于提供的示例的多个实施例和应用将对于阅读上述说明书的本领域技术人员来说是显而易见的。本发明的范围应该不参照上述说明书被确定，而是应该参照附加的权利要求连同这样的权利要求所享有的等同物的全部范围被确定。可以预期和计划的是未来的发展将发生在在此讨论的技术中，并且公开的系统和方法将被合并至这样的未来的实施例中。总之，应该理解的是，本发明能够改进和变化并且仅由以下权利要求限制。

在权利要求中使用的所有术语旨在给定它们的如本领域技术人员所理解的简单和普通的含义，除非明确指示与在此采用的相反。特别地，单数冠词的使用，例如，“一”、“该”、“所述”等应该被用于叙述指示的元件的一个或多个，除非权利要求叙述了相反的明确限制。

Claims (30)

1.一种系统，包含：

具有处理器和存储器的计算机，所述存储器存储由所述计算机可执行的指令以：

识别目标物体；

识别主车辆和所述目标车辆的潜在相交；

识别一个或多个数据收集器以提供数据用于分析所述相交；

从所述数据收集器收集与所述主车辆和所述目标车辆相关的数据；

至少部分地基于所述收集到的数据来产生周围环境的三维笛卡尔坐标地图；以及

至少部分地基于通过分析所述地图获取的威胁估算来激活多个车辆安全系统中的至少一个。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述数据包括所述目标车辆的速度和加速度。

3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述速度包括横向速度和纵向速度中的至少一个，并且所述加速度包括横向加速度和纵向加速度中的至少一个。

4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述至少一个车辆安全系统至少部分地基于所述横向速度、所述纵向速度、所述横向加速度、和所述纵向加速度被选择性地激活。

5.根据上述任意一项权利要求所述的系统，其中，所述数据通过多个数据收集器被收集，所述多个数据收集器包括雷达、激光雷达、CMOS、CCD、和超声波收集器中的至少一个。

6.根据上述任意一项权利要求所述的系统，其中，所述车辆安全系统包括制动辅助系统、报警系统、转向辅助系统、扭矩辅助系统、被动安全系统、和照明灯系统中的至少一个。

7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述报警系统至少部分地基于所述威胁估算来产生警报。

8.根据权利要求6所述的系统，其中，所述制动辅助系统至少部分地基于所述威胁估算来调节制动灵敏度。

9.根据权利要求6所述的系统，其中，所述转向辅助系统至少部分地基于所述威胁估算来调节方向盘灵敏度。

10.根据权利要求6所述的系统，其中，所述扭矩辅助系统至少部分地基于所述威胁估算来调节加速度灵敏度。

11.根据权利要求6所述的系统，其中，所述照明灯系统至少部分地基于所述威胁估算来调节远光灯激活、照明灯对准、和照明灯测光模式中的至少一个。

12.根据上述任意一项权利要求所述的系统，其中，所述数据通过多个数据收集器被收集，所述多个数据收集器包括配置为从所述主车辆的右侧、所述主车辆的左侧、所述主车辆的前面、和朝向所述主车辆的后面收集数据的数据收集器。

13.根据上述任意一项权利要求所述的系统，其中，所述指令进一步包括将所述地图结合到数字道路网地图中的指令。

14.根据权利要求13所述的系统，其中，所述数字道路网地图提供X-Y-Z笛卡尔道路网坐标地图。

15.根据上述任意一项权利要求所述的系统，其中，所述指令进一步包括使用所述地图确定目标车辆驾驶员意图可能性和主车辆驾驶员意图可能性以及至少部分地基于所述目标车辆驾驶员意图可能性来产生威胁估算的指令，所述目标车辆驾驶员意图可能性是所述目标车辆的可能的轨迹的量度，所述主车辆驾驶员意图可能性是所述主车辆的可能的轨迹的量度，所述威胁估算是所述主车辆和所述目标车辆之间的碰撞可能性的量度。

16.一种方法，包含：

识别目标车辆；

识别主车辆和所述目标车辆的车辆路径相交；

确定在所述车辆路径相交期间使用的数据收集器的数量；

从所述数据收集器中收集与所述主车辆和所述目标车辆相关的数据；

融合来自于所述数据收集器的所述数据；

至少部分地基于所述数据来产生周围环境的三维地图；

使用所述地图确定目标车辆驾驶员意图可能性和主车辆驾驶员意图可能性，所述目标车辆驾驶员意图可能性是所述目标车辆的可能的轨迹的量度，所述主车辆驾驶员意图可能性是所述主车辆的可能的轨迹的量度；

至少部分地基于所述目标车辆驾驶员意图可能性来产生威胁估算，所述威胁估算是所述主车辆和所述目标车辆之间的碰撞可能性的量度；以及

至少部分地基于所述威胁估算来激活多个车辆安全系统中的至少一个。

17.根据权利要求16所述的方法，其中，所述数据包括所述目标车辆的速度和加速度。

18.根据权利要求17所述的方法，其中，所述速度包括横向速度和纵向速度中的至少一个，并且所述加速度包括横向加速度和纵向加速度中的至少一个。

19.根据权利要求18所述的方法，其中，至少部分地基于所述横向速度、所述纵向速度、所述横向加速度、和所述纵向加速度选择性地激活所述至少一个车辆安全系统。

20.根据上述任意一项权利要求所述的方法，其中，通过多个数据收集器收集所述数据，所述多个数据收集器包括雷达、激光雷达、CMOS、CCD、和超声波收集器。

21.根据上述任意一项权利要求所述的方法，其中，所述车辆安全系统包括制动辅助系统、报警系统、转向辅助系统、扭矩辅助系统、被动安全系统、和照明灯系统中的至少一个。

22.根据权利要求22所述的方法，其中，所述报警系统至少部分地基于所述威胁估算来产生警报。

23.根据权利要求21所述的方法，其中，所述制动辅助系统至少部分地基于所述威胁估算来调节制动灵敏度。

24.根据权利要求21所述的方法，其中，所述转向辅助系统至少部分地基于所述威胁估算来调节方向盘灵敏度。

25.根据权利要求21所述的方法，其中，所述扭矩辅助系统至少部分地基于所述威胁估算来调节加速度灵敏度。

26.根据权利要求21所述的方法，其中，所述照明灯系统至少部分地基于所述威胁估算来调节远光灯激活、照明灯对准、和照明灯测光模式中的至少一个。

27.根据上述任意一项权利要求所述的方法，其中，通过多个数据收集器收集所述数据，所述多个数据收集器包括配置为从所述主车辆的右侧、所述主车辆的左侧、所述主车辆的前面、和朝向所述主车辆的后面收集数据的数据收集器。

28.根据上述任意一项权利要求所述的方法，其中，进一步包含将所述地图结合到数字道路网地图中。

29.根据权利要求28所述的方法，其中，所述数字道路网地图提供X-Y-Z笛卡尔道路网坐标地图。

30.根据上述任意一项权利要求所述的方法，其中，进一步包含使用所述地图确定目标车辆驾驶员意图可能性和主车辆驾驶员意图可能性，以及至少部分地基于所述目标车辆驾驶员意图可能性来产生威胁估算，所述目标车辆驾驶员意图可能性是所述目标车辆的可能的轨迹的量度，所述主车辆驾驶员意图可能性是所述主车辆的可能的轨迹的量度，所述威胁估算是所述主车辆和所述目标车辆之间的碰撞可能性的量度。